Новая reasoning-модель от Liquid AI: компактность и эффективность

Стартап Liquid AI, созданный исследователями из MIT, представил свою новую reasoning-модель LFM2.5-1.2B-Thinking, обладающую 1,2 миллиарда параметров. Эта компактная модель, занимающая менее 1 ГБ памяти, может функционировать на смартфонах и ноутбуках благодаря уникальной архитектуре, основанной на «жидких нейросетях», а не на традиционных трансформерах. Концепция жидких нейросетей вдохновлена изучением нервной системы червя C. elegans, который, несмотря на всего 302 нейрона, способен к движению и адаптации. Модель LFM2.5 включает 10 сверточных блоков с переменными весами и 6 attention-блоков. В тестах она обходит более крупную Qwen3-1.7B по соблюдению инструкций, но уступает в олимпиадной математике. Модель поддерживает восемь языков, но русского среди них нет. Liquid AI уже сотрудничает с AMD и Qualcomm для оптимизации под нейропроцессоры. Лицензия Apache 2.0 позволяет дообучение и распространение производных версий.